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README.md

@@ -84,8 +84,8 @@ PaddleSeg提供了多种预训练模型，并且以NoteBook的方式提供了在
 
 |教程|链接|
 |-|-|
+|快速开始：人像分割|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/100798)|
 |U-Net宠物分割|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/102889)|
-|PaddleSeg人像分割|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/100798)|
 |DeepLabv3+图像分割|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/101696)|
 |PaddleSeg特色垂类模型|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/115541)|
 

docs/data_aug.md

@@ -5,7 +5,7 @@
 
 ![](imgs/data_aug_flow.png)
 
-## resize  
+## Resize  
 
 resize 步骤是指将输入图像按照某种规则先进行resize，PaddleSeg支持以下3种resize方式:
 
@@ -24,7 +24,21 @@ rangescaling示意图如下：
 
 ![](imgs/rangescale.png)
 
-## rich crop  
+## 图像翻转
+
+PaddleSeg支持以下2种翻转方式：
+
+- 左右翻转（Mirror）
+使用开关`AUG.MIRROR`，为True时该项功能开启，为False时该项功能关闭。
+
+- 上下翻转（Flip）
+使用开关`AUG.FLIP`，为True时该项功能开启，`AUG.FLIP_RATIO`控制是否上下翻转的概率。为False时该项功能关闭。
+
+以上2种开关独立运作，可组合使用。故图像翻转一共有如下4种可能的情况：
+
+<img src="imgs/data_aug_flip_mirror.png" width="60%" height="60%" />
+
+## Rich Crop  
 
 Rich Crop是PaddleSeg结合实际业务经验开放的一套数据增强策略，面向标注数据少，测试数据情况繁杂的分割业务场景使用的数据增强策略。流程如下图所示:
 
@@ -39,14 +53,12 @@ rich crop是指对图像进行多种变换，保证在训练过程中数据的
 图像旋转，`AUG.RICH_CROP.MAX_ROTATION`控制最大旋转角度。旋转产生的多余的区域的填充值为均值。
 
 - aspect
-
 图像长宽比调整，从图像中crop一定区域出来之后在某一长宽比内进行resize。控制参数`AUG.RICH_CROP.MIN_AREA_RATIO`和`AUG.RICH_CROP.ASPECT_RATIO`。
 
 - color jitter
-
 图像颜色调整，控制参数`AUG.RICH_CROP.BRIGHTNESS_JITTER_RATIO`、`AUG.RICH_CROP.SATURATION_JITTER_RATIO`、`AUG.RICH_CROP.CONTRAST_JITTER_RATIO`。
 
-## random crop  
+## Random Crop  
 
 该步骤主要是通过crop的方式使得输入到网络中的图像在某一个固定大小，控制该大小的参数为TRAIN_CROP_SIZE，类型为tuple，格式为(width, height). 当输入图像大小小于CROP_SIZE的时候会对输入图像进行padding，padding值为均值。